노후된 배관은 예기치 못한 누수나 균열을 발생시킨다. 이를 방치하거나 늦게 대응하면 지속적인 가스자원, 수자원 등의 막대한 손실을 발생시킨다. 본 논문에서는 배관의 결함을 검출하기 위해 음향방출 신호를 사용하는 배관 조기 결함 검출 방법과 진단 알고리즘을 제안한다. 배관의 결함으로 인해 변형이 생길 경우 배관의 고유진동수가 변화하므로 이를 관찰함으로써 배관의 이상 유무를 판단할 수 있다. 배관 조기결함 검출 방법은 정상상태의 스펙트럼과 취득된 신호의 스펙트럼을 주파수 성분의 크기에 대해 비교함으로써 배관의 결함 유무를 판단한다. 배관 조기 결함 진단 알고리즘은 정상상태와 결함상태를 기계학습 알고리즘인 서포트 벡터 머신(SVM)으로 학습하고 실제 취득된 배관 음향방출 신호를 입력하여 배관 상태를 진단한다. 실험에서는 제작된 배관 테스트베드를 사용하여 정상상태, 5mm 균열 상태, 10mm 균열 및 파공 상태를 가공하여 제안 방법을 테스트하였다. 실험 결과에서는 제안한 검출 방법 및 진단 알고리즘의 배관 조기 결함 검출 성능의 우수성을 검증하였다.
본 논문에서는 국지적 기상현상의 모사가 가능하고 AWS, 기상탑, 또는 위성자료의 입력이 필요치 않은 WRF 기상수치모델을 이용하여, 풍력단지의 풍황자원 예측정확도 및 적용타당성을 비교 검증하고자 한다. 풍력단지개발 예비타당성단계에서 요구되는 풍황자원 예측을 위한 WRF 모델의 적용타당성 검증을 위해, 기상탑 풍황측정자료와 WAsP에 의한 풍황자원 예측결과와의 비교 검증을 수행하였고 제주도 북서쪽에 위치한 평대와 우도사이트를 비교 검증용 사이트로 선정하였다. 연 월평균풍속, 와이블분포, 연간발전량 및 바람장미의 예측결과가 실측자료와 비교 검증되었고 WRF 모델의 풍황해석결과는 WAsP의 결과에 비해 높은 예측 정확도를 나타내었다. 풍력단지개발 예비타당성 평가를 위한 WRF 모델의 풍황자원 예측가능성이 최종적으로 확인되었다.
고해상도의 정량적 실황강우장을 산정하기 위해서는 양질의 고밀도 강우관측망 정보가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서 정량적 실황강우장 산정을 위한 입력자료로 SK 플래닛의 고밀도 복합기상센서 관측망과 기존 기상청 관측망을 이용하고자 하였다. 이를 위해 서울지역에 위치한 SK 플래닛의 복합기상센서 관측망을 소개하고, 2013년 7~9월 3개월 동안의 관측자료의 품질을 분석하였다. 품질분석 결과, SK 플래닛 관측소가 일부 관측소를 제외하고 대부분 기존 관측망과 유사하게 강우를 관측하는 것을 확인할 수 있었다. 다만, 일시적인 기계 및 자료 전송 오류로 인해 발생할 수 있는 결측치 및 이상치가 미치는 영향을 최대한 저감하기 위해서 오자료를 실시간으로 보정할 수 있는 품질보정 기법을 개발하였으며, 개발된 기법이 적절히 강우를 보정하는 것을 확인하였다. 이를 통해 결측률이 20% 미만이면서 오자료의 영향이 최소가 되는 190개소(기상청 34개소, SK 플래닛 156 개소)를 정량적 실황강우장 산정에 활용하였다. 또한, 약 $3km^2$의 밀도를 갖는 고해상도 관측망을 이용하여 산정된 강우분포장의 재현성을 기존 기상청 관측망의 결과비교를 통해 평가한 결과, 고밀도 관측망을 통해 산정된 강우분포장의 빈도곡선이 레이더 공간분포장과 유사하며, 기존 기상청 관측망의 공백을 보완할 수 있음을 확인하였다. 특히, 이 결과를 통해 고밀도의 강우관측 결과를 활용한다면 레이더 참강우장에 근사한 공간분포된 강우를 산정할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.
연구목적: 본 연구에서는 한국인의 상하악 전치부간의 색조차이를 상하악 치아 순면의 정중부의 색조를 분광측색장치 (Spectrophotometer)를 이용하여 CIE $L^{*}a^{*}b^{*}$ 색체계로 비교분석을 하여, 실제 한국인의 상하악 전치부간의 색조차이에 관하여 알아보고 자 하였다. 연구대상 및 방법: 수복물이 없으며 치주적으로 건강한 정상적인 치관부의 형태의 상하악 12전치를 가진 20대, 30대, 40대, 50대 이상 10명씩 남녀 각 40명씩 총80명을 대상으로 색조 측정을 시행하였다. 연구재료: $SpectroShade^{TM}$ MICRO (MHT S.p.A., Italy) 디지털 색조 분석 기구로서 대상 치아의 디지털 영상을 채득하여 이를 기계 내에 포함된 색조 분석시스템을 통해 shade map의 형태로 입력 분석하여 주는 장치이다. 결론: 1. 전치부 상, 하악 치아간 색조차이는 중절치, 측절치, 견치 모두에서 ${\Delta}E^{*}$가 보다 큰 것으로 나타났다. 2. 상, 하악 견치 간 색조차이는 중절치, 측절치 간의 색조차이보다 더 두드러지고 중절치간 측절치간 색조차이 정도는 유사한 것으로 나타났다. 3. 남녀 성별에 따른 상, 하악 치아 간의 색조차이는 그 정도가 유사한 것으로 나타났다. 4. 각 연령대에 따른 상, 하악 치아간 색조차이의 정도는 연령대와 상관없이 유사한 것으로 나타났다.
20세기로 접어들면서 색채 연구는 호기심이나 미를 추구하는 대상에서 효과를 만드는 수단으로 소비 욕을 증폭시키며 발전하여왔다. 특히 컬러 방송이후 사람들은 컬러에 관심을 갖게 되어, 근래는 능동적인 결과의 표현으로서 디자인의 감성적 측면을 담당하는 중요한 역할로까지 확대되어 그 의미가 다양해지고 있다. 자동차 색채도 이러한 시대적 변화와 함께 발전되어 왔지만 1900년부터 1950년 반세기 동안은 세계대전과 경제성장의 과도기로 블랙이 주를 이루었으며, 이후 세계적 경제 고속화로 인해 자동차 생산이 늘어나면서 사람들에게 사용되는 상품 가운데 가장 고가품으로 성장하여 대량 생산을 위한 설비투자로 인해 기술적 평준화가 이루어졌다. 자동차 제조는 공정이 복잡하기 때문에 차체의 기계설비, 설계구성과 같은 하드부분을 변화시키기보다는 컬러, 소재와 같은 소프트 부분이 브랜드 아이덴티티를 발전적으로 변화시키는 용이한 방법이라는 인식이 자동차 제조사에 확산되면서 컬러 계획과 개발시스템이 다양한 각도로 세분화되었다. 세분화 경향 가운데 도료 기술과 도장 방법은 바디컬러에 영향을 주는 주요소로 다른 산업제품의 컬러 개발보다 기술적인 상관관계가 높다. 즉, 진보된 안료의 혼합으로 그동안 존재하지 않던 새로운 바디컬러가 등장하고 있으며, 이는 도장 구조와 도장 방법을 다변화시키는 요인으로서 바디컬러의 투명성과 깊이 감을 극대화하고 있기 때문이다. 이와 같이 향후는 기술적 요인과 상관관계가 높은 바디컬러의 증가가 예상되며, 자동차 수출지역의 확대로 글로벌경쟁에 대응하는 지역별 컬러 선호도 연구가 체계화되는 추세이다.보리고추장의 패키지로 한정하여 진행하였다. 본 논문은 조상의 문화와 전통이 쉼 쉬고 있는 농촌마을들을 개발 가능한 관광자원의 개념으로 파악, 연구 발전시켜 문화유산의 계승, 발전뿐만 아니라 농촌경제에 활력을 불어넣어 줄 수 있는 하나의 대안으로서의 방법론을 제시하고자 한다. 이러한 선행연구를 기반으로 유사의 여러 발전적 연구가 진행된다면 농촌경제의 활성화에 따른 국가의 균형발전에 이바지하리라 기대한다. 비례를 발견할 수 있었다. 실질적으로 연구결과를 활용하기 위해서는 모바일 정보기기에서 표시창외에 입력장치를 위한 공간을 추가로 확보해야 한다는 사실을 감안하여 디자인 작업에 적용해야 할 것이다.초투자율, 손실계수, 큐리온도 등)으로 미루어보아 각종 microwave 통신기기 core 및 고 투자율 deflection yoke core 등으로 사용이 가능하다.의 쐐기를 사용할 때 MU값이 크다. 결론: 수집된 광자선 빔 데이터를 분석하여 빔데이터의 정확성과 치료계획용 시스템의 계산 정확성을 대략적으로 점검 할 수 있는 기준 값을 제시하였다.동결이 요구되며 본 연구에서 이용된 OPS 동결 방법이 폭넓게 활용될 것으로 사료된다.며 이 때가 최상의 교배 적기로 사료되며, 혈장 progesterone농도가 4.0 ng/ml 이상으로 증가한 날(Bay 0)을 기준으로 하였을 때부터 CI는 혈장 estradiol-$17{\beta}$ peak 후 1일째인 최고치를 나타내었고, CI peak 후 1일째인 Day 0에 혈장 progesterone 농도가 최초로 4.0 ng/ml 이상으로 증가하여 CI가
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[게시일 2004년 10월 1일]
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